Рубрика «deeplearning»

в 7:17, , рубрики: AI, deeplearning, Git, ml

Пятница, 17:43. Твоя модель тренируется уже шесть часов. Loss красиво падает, метрики растут — ещё пара эпох и можно будет отправить результаты с победным эмодзи.

И тут приходит сообщение: «Срочно глянь PR, блокер для релиза».

Ты смотришь на терминал. Потом в чат. Потом снова на терминал.

git checkout feature/urgent-fix убьёт твой эксперимент. git stash — это русская рулетка для ML-кода с его конфигами, весами и кешами. Клонировать репозиторий заново? 47 гигабайт датасетов скажут тебе «спасибо».

Знакомо?

Большинство ML-инженеров живут в этом аду переключения контекста годами. А потом узнают про git worktreeЧитать полностью »

в 9:15, , рубрики: activelearning, cvat, deeplearning, embeddings, Milvus, SAM3, yolo

Проблема

Делаем в свободное время робототехнический проект, нужно сделать прототип , который требует обучения модели сегментации на специфичных данных, а также должен мочь масштабироваться. Типы объектов я озвучить не могу, но далее в качестве примера мы будем работать с баночками red bull.

Классический подход для решения задачи под ключ для уникальных типов классов — это дни и даже недели ручной работы для получения качественного результата:

  • Сбор и запись данных

  • Удаление дубликатов вручную

  • Ручная разметка тысяч изображений (Это и деньги, и время)

  • Читать полностью »

в 13:55, , рубрики: deeplearning, llm, machinelearning, mawo, nlp, ProductionML, pytorch, RussianNLP, tokenization

История про токенизацию, научные статьи и production reality

Как мы потратили 2 месяца на адаптацию Qwen3-0.6B для русского языка. Написали систему с нуля на основе 8 научных статей из arXiv. Исправили 6 критических багов (от NaN в fp16 до архитектурных проблем). Получили +35% training speed и +60% inference speed. В этой статье - честный рассказ о том, что не работает из коробки, какие грабли ждут в production, и как мы их обошли.

Мы - это я и мой друг =)

Как всё началось

Август 2025. Мы работаем над MAWO - системой fine-tuning для русскоязычных LLM. У нас есть модель Qwen3-0.6B. Почему именно 0.6B, а не 8B или 70B?

Читать полностью »

в 14:20, , рубрики: AI, CUDA, deeplearning, DIY, gpu, hardware, machinelearning, python, pytorch, stablediffusion
Комплектующие для ИИ сервера

Комплектующие для ИИ сервера

Я это сделал. За один день.

Часть 1: Аппаратная часть

Выбор видеокарт: RTX 2060 vs RTX 1060

Читать полностью »

в 13:33, , рубрики: adam, AI, deeplearning, градиентный спуск, ИИ, ИИ и машинное обучение, искусственный интеллект, нейросети, нейросеть, обучение
Градиентный спуск: как «слепой в лабиринте» находит выход в миллиардном пространстве — и почему это сердце любого ML - 1

Пошаговый разбор с метафорами, формулами и лайфхаками, которые спасут ваш fit()

Читать полностью »

в 13:51, , рубрики: autoencoder, cnn, CV, data science, deeplearning, Внедрение, искусственный интеллект, разработка

«В крупных компаниях ИИ не продается как технология. Он продается как снижение рисков, экономия времени и помощь человеку.
Но чтобы его купили — нужно дать пользу уже на первом шаге.
Вот как мы сделали это без бюджета, без команды и с одними только идеями»

1. Введение: Не про ИИ. Про то, как заставить бизнес поверить в изменения

Привет!

Меня зовут Алексей. Я руковожу направлением искусственного интеллекта в федеральном холдинге.
Моя задача — не «внедрить нейросеть», а сделать так, чтобы люди перестали бояться изменений.

Раньше сотрудникам требовалось 40–60 минут, чтобы создать документ выбраковки:
Читать полностью »

в 16:44, , рубрики: computer vision, deeplearning, gpt, nlp, вход в it, подготовка к собеседованию, собеседование

Если вы до сих пор считаете, что positional encoding в трансформерах — это знаменитые sin/cos из статьи 2017 года, то боюсь, что собеседование для вас закончится автоматическим реджектом.

Позиционное кодирование заметно эволюционировало с момента появления оригинальной статьи о трансформерах. В современных LLM и моделях компьютерного зрения, таких как FLUX, уже давно не используется классическое sin/cos-кодирование.

Про это почему-то не знают 80% кандидатов на интервью, хотя, казалось бы, эта информация уже давно перешла в разряд «базовой классики».

Читать полностью »

в 11:18, , рубрики: AI, deeplearning, language model, machinelearning, translator, искусственный интеллект, машинный перевод, нейросети, языковые модели

Всем привет! Меня зовут Алексей Рудак, и я – основатель компании Lingvanex, которая уже 8 лет занимается решениями в области машинного перевода и транскрипции речи. 

В этой статье рассматриваются несколько подходов, которые помогают повысить эффективность и качество языковых моделей для перевода. В качестве основы для тренировки моделей мы используем OpenNMT-tf.

Читать полностью »

в 11:15, , рубрики: deeplearning, DL, large language model, llm, machinelearning, ml, natural language processing, nlp, rag, retrieval augmented generation

Рассмотрим техники построения и улучшения RAG систем: от нарезания текстов на куски, до продвинутых способов улучшения качества ответа.

Этим блогом можно пользоваться как шпаргалкой для проектирования своего RAG-а и/или для подготовки к собеседованиям.

Все полезные ссылки и материалы, на которые я опирался будут в конце.

Что такое RAG и зачем нужен

RAG - это фреймворк взаимодействия предобученной LLM с базой знаний. То есть при ответе LLM на запрос пользователя модель отвечает используя актуальный контекст из базы и свои pre-trained знания.

Читать полностью »

в 13:33, , рубрики: artificial intelligence, deeplearning, natural language processing, большие языковые модели, мультимодальные данные, мультимодальные модели, Сбер, соревнования, хакатон, Хакатоны

Всем привет! На связи снова лаборатория FusionBrain!

В сентябре мы анонсировали задачу Emotional FusionBrain 4.0, которая стала частью соревнования AI Journey Contest. Участникам предстояло разработать универсальную мультимодальную модель, которая учится понимать социальные взаимодействия людей по видео — другими словами, создать эмоциональный искусственный интеллект.

Теперь пришла пора подводить итоги!

Но начнём мы, конечно же, с описания задачи, чтобы уважаемые читатели оказались в едином контексте :)

Читать полностью »
12
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js